Whisper Large V3 API nasıl kullanılır?

Whisper Large V3 modelini Parel API ile kullanmak için OpenAI SDK'sını yükleyin, base_url olarak https://api.parel.cloud/v1 belirleyin ve model parametresine "whisper-large-v3" yazın. Python, Node.js, Java, C# ve cURL desteklenir.

Whisper Large V3 KVKK uyumlu mu?

Whisper Large V3 Azure (Global) sunucularında çalışır. KVKK uyumlu alternatifler için Parel edge modellerine bakabilirsiniz.

OpenAI

Whisper Large V3

OpenAI Whisper'ın en güçlü ve doğru ses tanıma modeli

Input 0 kredi/dak.

Output 0 kredi/dak.

Playground'da Dene

Ses Tanıma Türkçe

Hakkında

Whisper Large V3, OpenAI tarafından geliştirilen en doğru konuşma tanıma yapay zeka modelidir. 1.55B parametre Encoder-Decoder Transformer mimarisi ile 99'dan fazla dili destekler. Türkçe'de yaklaşık %6-8 WER (Word Error Rate) ile yüksek doğruluk sağlar. Detaylı transkripsiyon ve zaman damgası desteği sunar. Parel platformunda KVKK uyumlu, lokal çalışan STT çözümü olarak kullanılabilir.

Kullanım Alanları

› Toplantı ve konferans transkripsiyonu
› Müşteri çağrı merkezi kaydı analizi
› Video ve podcast altyazı üretimi
› Sesli not ve dikte uygulamaları
› Erişilebilirlik ve işitme engelli destek araçları

Aile

Whisper

Mimari

Encoder-Decoder Transformer

Parametreler

1.55B

Lisans

MIT

Veri Merkezi

Azure (Global)

Provider: OpenAI
Tür: Ses Tanıma
Uyumluluk: OpenAI SDK
Model ID: whisper-large-v3
Input Fiyat: 0 kredi/dak.
Output Fiyat: 0 kredi/dak.

Benzer Modeller

Whisper V3 Turbo

OpenAI

Daha pahalı, daha güçlü

Faster-Whisper V3

Community

OpenAI SDK ile dakikalar içinde entegre edin.

Ücretsiz Başla Tüm Modeller

Authentication #

API anahtarınızı ortam değişkeni olarak tanımlayın.

python

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "pk-..."

Kurulum #

OpenAI SDK'yi yükleyin.

python

pip install openai

Ses Transkripsiyonu #

Ses dosyasini metne donusturun.

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.parel.cloud/v1",
    api_key="pk-...",
)

with open("ses.mp3", "rb") as audio:
    transcript = client.audio.transcriptions.create(
        model="whisper-large-v3",
        file=audio,
        language="tr",
    )

print(transcript.text)

javascript

import OpenAI from "openai";
import fs from "fs";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.parel.cloud/v1",
  apiKey: "pk-...",
});

const transcript = await client.audio.transcriptions.create({
  model: "whisper-large-v3",
  file: fs.createReadStream("ses.mp3"),
  language: "tr",
});

console.log(transcript.text);

java

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.*;
import java.nio.file.Path;

OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
    .baseUrl("https://api.parel.cloud/v1")
    .apiKey("pk-...")
    .build();

AudioTranscriptionCreateParams params = AudioTranscriptionCreateParams.builder()
    .model("whisper-large-v3")
    .file(Path.of("ses.mp3"))
    .language("tr")
    .build();

Transcription transcript = client.audio().transcriptions().create(params);

System.out.println(transcript.text());

csharp

using OpenAI;
using OpenAI.Audio;

AudioClient client = new(
    model: "whisper-large-v3",
    credential: new ApiKeyCredential("pk-..."),
    options: new OpenAIClientOptions {
        Endpoint = new Uri("https://api.parel.cloud/v1") }
);

AudioTranscription transcript = client.TranscribeAudio(
    "ses.mp3",
    new AudioTranscriptionOptions { Language = "tr" }
);

Console.WriteLine(transcript.Text);

Parametreler #

Transkripsiyon formatini ve ayarlarini degistirin.

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.parel.cloud/v1",
    api_key="pk-...",
)

with open("ses.mp3", "rb") as audio:
    transcript = client.audio.transcriptions.create(
        model="whisper-large-v3",
        file=audio,
        language="tr",
        response_format="srt",   # json, text, srt, vtt, verbose_json
        timestamp_granularities=["word", "segment"],
    )

print(transcript)

javascript

import OpenAI from "openai";
import fs from "fs";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.parel.cloud/v1",
  apiKey: "pk-...",
});

const transcript = await client.audio.transcriptions.create({
  model: "whisper-large-v3",
  file: fs.createReadStream("ses.mp3"),
  language: "tr",
  response_format: "srt",   // json, text, srt, vtt, verbose_json
  timestamp_granularities: ["word", "segment"],
});

console.log(transcript);

java

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.*;
import java.nio.file.Path;

OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
    .baseUrl("https://api.parel.cloud/v1")
    .apiKey("pk-...")
    .build();

AudioTranscriptionCreateParams params = AudioTranscriptionCreateParams.builder()
    .model("whisper-large-v3")
    .file(Path.of("ses.mp3"))
    .language("tr")
    .responseFormat(AudioTranscriptionCreateParams.ResponseFormat.SRT)
    .addTimestampGranularity(AudioTranscriptionCreateParams.TimestampGranularity.WORD)
    .addTimestampGranularity(AudioTranscriptionCreateParams.TimestampGranularity.SEGMENT)
    .build();

Transcription transcript = client.audio().transcriptions().create(params);

System.out.println(transcript.text());

csharp

using OpenAI;
using OpenAI.Audio;

AudioClient client = new(
    model: "whisper-large-v3",
    credential: new ApiKeyCredential("pk-..."),
    options: new OpenAIClientOptions {
        Endpoint = new Uri("https://api.parel.cloud/v1") }
);

AudioTranscription transcript = client.TranscribeAudio(
    "ses.mp3",
    new AudioTranscriptionOptions
    {
        Language = "tr",
        ResponseFormat = AudioTranscriptionFormat.Srt,
        TimestampGranularities = AudioTimestampGranularities.Word
            | AudioTimestampGranularities.Segment,
    }
);

Console.WriteLine(transcript.Text);

bash

curl -X POST https://api.parel.cloud/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer pk-..." \
  -F file=@ses.mp3 \
  -F model="whisper-large-v3" \
  -F language="tr" \
  -F response_format="srt"

Kayıt olun, API anahtarınızı alın.

Hemen Başla Tum Modeller